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2. Grouped bars

2.1. 概要

Grouped barsとは，複数の要素をまとめて描画した棒グラフです．

2.2. Plotlyによる作図方法

Plotlyでは，plotly.express.bar()でbarmode='group'を指定することで描画可能です．

import plotly.express as px
fig = px.bar(
    df, x='col_x', y='col_y',
    color='col_group', barmode='group')

上記の例では，dfのcol_xを横軸，col_yを縦軸とし，col_groupによって色を塗り分けたGrouped barsを作図可能です．

2.3. MADB Labを用いた作図例

2.3.1. 下準備

import pandas as pd
import plotly.express as px

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 前処理の結果，以下に分析対象ファイルが格納されていることを想定
PATH_DATA = '../../data/preprocess/out/magazines.csv'
# Jupyter Book用のPlotlyのrenderer
RENDERER = 'plotly_mimetype+notebook'

def show_fig(fig):
    """Jupyter Bookでも表示可能なようRendererを指定"""
    fig.show(renderer=RENDERER)

df = pd.read_csv(PATH_DATA)

2.3.2. 作品別・年代別の合計連載週数（上位10作品）

# datePublishedを10年単位で区切るyears列を追加
df['datePublished'] = pd.to_datetime(df['datePublished'])
df['years'] = df['datePublished'].dt.year // 10 * 10
df['years'] = df['years'].astype(str)
df_plot = df.groupby('cname')['years'].value_counts().\
    reset_index(name='weeks')

# 連載週刊上位10作品を抽出
cnames = list(df.value_counts('cname').head(10).index)
df_plot = df_plot[df_plot['cname'].isin(cnames)].\
    reset_index(drop=True)
# 降順ソート
df_plot['order'] = df_plot['cname'].apply(
    lambda x: cnames.index(x))
df_plot = df_plot.sort_values(['order', 'years'], ignore_index=True)

# 作図
fig = px.bar(
    df_plot, x='cname', y='weeks', color='years',
    color_discrete_sequence= px.colors.diverging.Portland,
    barmode='group', title='作品別・年代別の合計連載週数')
show_fig(fig)

Note

barmode='group'の場合，colorで指定した列の要素に応じてX軸の順序が変わってしまうことがあります．

2.3.3. 作者別・年代別の合計連載週数（上位10名）

# datePublishedを10年単位で区切るyears列を追加
df['datePublished'] = pd.to_datetime(df['datePublished'])
df['years'] = df['datePublished'].dt.year // 10 * 10
df['years'] = df['years'].astype(str)
df_plot = df.groupby('creator')['years'].value_counts().\
    reset_index(name='weeks')

# 連載週数10名を抽出
creators = list(df.value_counts('creator').head(10).index)
df_plot = df_plot[df_plot['creator'].isin(creators)].\
    reset_index(drop=True)
# 降順ソート
df_plot['order'] = df_plot['creator'].apply(
    lambda x: creators.index(x))
df_plot = df_plot.sort_values(['order', 'years'], ignore_index=True)

# 作図
fig = px.bar(
    df_plot, x='creator', y='weeks', color='years',
    color_discrete_sequence= px.colors.diverging.Portland,
    barmode='group', title='作者別・年代別の合計連載週数')
show_fig(fig)

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